图像处理和计算机视觉学习思路

好的，关于图像处理和计算机视觉学习思路，一般可以从以下几个方面来考虑：

1. 特征提取：图像中的特征包括边缘、角点、纹理等，提取这些特征可以帮助我们更好地理解图像内容。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。

2. 图像分类：将图像分到不同的类别中，通常需要使用统计学习方法，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

3. 目标检测：在图像中寻找特定目标并标注其位置和大小。一种常用的方法是使用卷积神经网络（CNN），例如YOLO、Faster R-CNN等。

4. 图像分割：将图像分成若干个部分，在计算机视觉中，常用的方法包括区域生长、基于图论的分割等。

以上是一些计算机视觉学习思路的简要介绍，当然还有很多细节问题可以深入探讨。

相关问题

计算机视觉与图像处理学习思路

好的，我理解了您的问题。从学习计算机视觉与图像处理的角度来看，您可以按照以下步骤进行学习：

1. 学习基础数学知识，如矩阵、向量、微积分等；
2. 学习编程语言，如Python，并掌握Python的基础语法及常用库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等；
3. 学习计算机视觉与图像处理基础知识，如图像处理基础、特征提取、图像分割、目标检测、人脸识别等；
4. 利用深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等，学习深度学习相关算法，并掌握神经网络的基础知识；
5. 学习视觉任务解决技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等；
6. 深入了解最新的计算机视觉研究成果，如SSD、YOLO、Mask R-CNN等。

希望以上内容对您有所帮助。

鲁鹏计算机视觉transformer

计算机视觉领域中的Transformer模型是一种使用自注意力机制的深度学习模型。它可以用于图像分类、物体检测、语义分割等计算机视觉任务。

在传统的计算机视觉任务中，卷积神经网络（CNN）是常用的模型。但是，CNN在处理图像序列时存在一定的局限性，例如在处理长距离依赖关系时效果不佳。而Transformer模型则能够更好地捕捉图像中不同区域之间的关系。

鲁鹏等人于2020年提出了一种基于Transformer的计算机视觉模型，被称为ViT（Vision Transformer）。ViT模型将图像分割为一个个小的图像块，然后将这些图像块作为序列输入到Transformer模型中进行处理。通过自注意力机制，ViT模型能够学习到图像中不同块之间的关系。

在经过预训练和微调的过程后，ViT模型在许多计算机视觉任务中表现出了与传统CNN相媲美甚至超越的性能。同时，ViT模型还具有较好的可解释性，能够对图像中的不同区域进行注意力可视化。

总而言之，鲁鹏等人提出的计算机视觉Transformer模型ViT在图像处理任务中展现出了很好的潜力，为计算机视觉领域带来了新的研究方向和思路。